問題需要解決，因為它們變得可用。 但通常情況下，每個後續決策都取決於前一個決策，在這種情況下，將任務系統化並預測這些或那些行動的結果幾步前進就顯得尤為重要。 這將幫助您使用決策樹的獨特方法。
構建決策樹的方法
像任何樹一樣，決策樹由“分支”和“葉子”組成。 當然，繪圖技巧在這裡沒有用處，因為決策樹是決策過程的圖形化系統化，反映了替代解決方案和環境條件，以及這些替代方案的任意組合的可能的風險和收益。 換句話說，它是自動數據分析的一種有效方法（當前和替代方法），其顯著性在於它的可見性。
決策樹的應用
決策樹是一種流行的方法，應用於我們生活中最多樣化的領域：
- 行政決策樹在項目管理，管理以及分析所有可能的風險方面都是有效的;
- 決策樹方法已成功用於控制行業產品的質量;
- 在醫學中，決策樹用於診斷疾病;
- 即使分析氨基酸結構（分子生物學），決策樹方法也是適用的。
如何構建決策樹？
1.通常，決策樹從右到左定位，不包含循環元素（只能拆分新的葉子或分支）。
2.我們首先要在未來決策樹的“主幹”中顯示問題的結構（右）。
3.分支機構是理論上可以在特定情況下採用的替代解決方案，以及採用這些替代解決方案的可能後果。 分支源自一個點（源數據），但是“增長”直到獲得最終結果。 分支的數量並不表示樹的質量。 在某些情況下（如果樹太“分支”），建議您甚至使用二級分支的剪輯。
分支有兩種形式：
- 連接方塊的虛線 - 可能的解決方案;
- 實線連接可能的最終結果的圓圈。
4.節點是關鍵事件，連接節點的線是實施項目的工作。 方形節點是作出決定的地方。 圓形節點是結果的外觀。 因為在做出決定時，我們不能影響結果的外觀，所以我們需要計算它們出現的概率。
5.此外，在決策樹中，您需要顯示關於工作時間，成本以及作出每項決策的可能性的所有信息;
6.在樹上顯示所有決策和預期結果後，進行最有利可圖的分析和選擇。
最常見的樹模型之一是三層模型，當最初的問題是第一層可能的解決方案時，
在製定決策樹時，有必要認識到情況發展變化的數量必須是可觀察的，並且有一定的時間限制。 此外，該方法的有效性取決於投入該方案的信息的質量。
一個重要的優點是決策樹可以與需要對結果進行專家評估的階段的專家方法相結合。 這增加了決策樹分析的質量並有助於策略的正確選擇。